Архитектура сверточной нейронной сети LeNet-5: объяснение | Сеть, положившая начало глубокому обу...

В этом видео мы послойно разбираем архитектуру сверточной нейронной сети LeNet-5. Мы рассматриваем свертки, пулинг, разреженную связность, функции активации и вычисляем точное количество параметров. Ссылка на коды анимации: https://github.com/ByteQuest0/Animati... Ссылки на важные видео ✅: Нейронные сети:    • Neural Networks Intuition   Градиентный спуск:    • CNN Explained Visually: Padding, Stride, P...   Обратное распространение ошибки:    • Backpropagation Visually Explained | Deep ...   Помнимая градиентная аппроксимация:    • Gradient Descent With Momentum | Visual Ex...   Нормализация данных:    • Data Normalization | Why Scaling Your Data...   📚 Добро пожаловать на канал! Если вы увлечены изучением сложных концепций самым простым способом, вы попали по адресу. Я создаю визуальные объяснения с помощью анимации, чтобы сделать темы более интуитивно понятными и интересными — особенно в области алгоритмов, ИИ, машинного обучения и других областях. 🎥 Анимации, созданные с помощью Manim: Manim — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания математических анимаций. Узнайте больше или попробуйте сами: 🔗 https://www.manim.community Давайте общаться: GitHub: https://github.com/ByteQuest0 Reddit:   / bytequest   #LeNet #LeNet5 #CNN #DeepLearning #ComputerVision #NeuralNetworks #MachineLearning #AI #CNNArchitecture #YannLeCun #AlexNet #DeepLearningHistory #MNIST